回归(regression)与分类(classification)的区别

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回归(regression)与分类(classification)的区别

术语监督学习,意指给出一个算法,需要部分数据集已经有正确的答案. " 分类和回归的区别在于输出变量的类型. 定量输出称为回归,或者说是连续变量预测:定性输出称为分类,或者说是离散变量预测. " 回归是监督学习的一部分,通常是用来预测一个连续值的输出,比如房价的预测,是一个标量值,是一个连续值的数. 而分类是要预测一个离散值的输出,例如在预测肿瘤概率的问题上,有良性肿瘤,和恶性肿瘤的数据集,如果以肿瘤大小作为属性预测肿瘤的性质,那么最后只能从良性和恶性这两种结果中得到一个.…

Softmax回归(Softmax Regression, K分类问题)

Softmax回归:K分类问题, 2分类的logistic回归的推广.其概率表示为: 对于一般训练集: 系统参数为: Softmax回归与Logistic回归的关系当Softmax回归用于2分类问题,那么可以得到: 令θ=θ0-θ1,就得到了logistic回归.所以实际上logistic回归虽然有2个参数向量,但这2个参数向量可以退化到1个参数向量.推广到K个类别,那么就需要K-1个参数向量参数求解类似于logistic reg…

stanford coursera 机器学习编程作业 exercise 3（逻辑回归实现多分类问题）

本作业使用逻辑回归(logistic regression)和神经网络(neural networks)识别手写的阿拉伯数字(0-9) 关于逻辑回归的一个编程练习,可参考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6078530.html 下面使用逻辑回归实现多分类问题:识别手写的阿拉伯数字(0-9),使用神经网络实现:识别手写的阿拉伯数字(0-9),请参考:神经网络实现数据加载到Matlab中的格式如下: 一共有5000个训练样本,每个训练样本是400维的列向量(20X…

Spark 多项式逻辑回归__多分类

package Spark_MLlib import org.apache.spark.ml.Pipeline import org.apache.spark.ml.classification.{BinaryLogisticRegressionSummary, LogisticRegression, LogisticRegressionModel} import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator i…

Spark 多项式逻辑回归__二分类

package Spark_MLlib import org.apache.spark.ml.Pipeline import org.apache.spark.ml.classification.{LogisticRegression, LogisticRegressionModel} import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator import org.apache.spark.ml.feature…

Spark 二项逻辑回归__二分类

package Spark_MLlib import org.apache.spark.ml.Pipeline import org.apache.spark.ml.classification.{BinaryLogisticRegressionSummary, LogisticRegression, LogisticRegressionModel} import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator i…